Какие существуют методы статистической обработки данных для проверки достоверности модели?

Некоторые методы статистической обработки данных для проверки достоверности модели:

• Графики остатков. en.wikipedia.org Отображают разницу между фактическими данными и прогнозами модели. en.wikipedia.org Корреляции на таких графиках могут указывать на недостатки модели. en.wikipedia.org
• Перекрёстная проверка. en.wikipedia.org Метод итеративно переделывает модель, каждый раз оставляя только небольшую выборку и сравнивая, предсказаны ли опущенные выборки моделью. en.wikipedia.org
• Прогностическое моделирование. en.wikipedia.org Используется для сравнения моделируемых данных с фактическими. en.wikipedia.org
• Внешняя проверка. en.wikipedia.org Включает подгонку модели к новым данным. en.wikipedia.org
• Информационный критерий Akaike. en.wikipedia.org Оценивает качество модели. en.wikipedia.org
• Проверка гипотез. sky.pro Метод статистического анализа, который используется для проверки предположений о данных. sky.pro Позволяет определить, есть ли значимые различия или эффекты в данных, и помогает принимать обоснованные решения на основе статистических тестов. sky.pro
• Регрессионный анализ. sky.pro Используется для моделирования и анализа отношений между переменными. sky.pro Позволяет предсказывать значения одной переменной на основе значений другой переменной. sky.pro
• Анализ временных рядов. sky.pro Используется для анализа данных, собранных в течение времени. sky.pro Позволяет выявлять тенденции, сезонные и циклические паттерны, а также прогнозировать будущие значения. sky.pro

Статистический анализ не универсальное решение, которое можно применять одинаково во всех ситуациях. practicum.yandex.ru Эффективность методов зависит от типа данных, поставленных задач и области применения. practicum.yandex.ru